
- •Омский институт
- •С Романовский р.К.,
- •§ 2. Краткий исторический очерк
- •Глава 1. Основные понятия и правила теории вероятностей
- •§ 1. Классическое определение вероятности
- •§ 2.Элементы комбинаторики
- •§ 3. Действия над событиями
- •§ 4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •§ 5. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •§ 6. Схема с повторением испытаний (схема Бернулли)
- •Глава 2. Случайные величины
- •§ 1. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •§ 2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •§3. Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •§4. Дисперсия дискретной случайной величины
- •§ 5. Закон распределения и числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •Глава 3. Основные законы распределения
- •§1. Биномиальный закон
- •§2. Равномерный закон
- •§3. Закон Пуассона
- •§4. Показательный закон
- •§5. Нормальный закон
- •Глава 4. Совместные распределения случайных величин
- •§1. Закон распределения случайной точки дискретного типа на плоскости
- •§2. Закон распределения случайной точки непрерывного типа на плоскости
- •§3. Ковариация двух случайных величин. Коэффициент корреляции
- •§4. Совместное распределение нескольких случайных величин. Многомерный нормальный закон
- •Глава 5. Закон больших чисел. Предельные теоремы
- •§1. Закон больших чисел в форме Чебышева
- •§ 2. Теорема Бернулли
- •§ 3. Центральная предельная теорема
- •Глава 6. Элементы математической статистики
- •§ 1. Предмет математической статистики
- •§ 2. Выборка из генеральной совокупности. Вариационный ряд. Гистограмма относительных частот
- •§ 3. Выборочная функция распределения
- •§ 4. Выборочные оценки параметров случайной величины. Основные требования к оценкам
- •§ 5. Состоятельные несмещенные оценки для математического ожидания, дисперсии, ковариации
- •§ 6. Два распределения, связанные с нормальным законом
- •§ 7. Квантиль распределения
- •§8. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии
- •§ 9. Общая схема проверки гипотез по данным опыта
- •§ 10. Проверка гипотезы о законе распределения случайной величины по данным опыта
- •§ 11. Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия
- •§ 12. Метод наименьших квадратов (мнк)
- •Дополнения
- •I. Образцы решения типовых задач
- •1. Непосредственное вычисление вероятностей
- •2. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •3. Формулы полной вероятности и Байеса
- •4. Схема с повторением испытаний
- •5. Случайные величины
- •6. Основные законы распределения
- •7. Совместный закон распределения
- •8. Задачи экономического содержания
- •9. Элементы математической статистики
- •III. Задания для контрольной работы
- •1. Решить задачу, используя классическое определение вероятности
- •2. Решить задачу, используя теоремы сложения и умножения вероятностей
- •3. Решить задачу, используя формулы полной вероятности и Байеса
- •4. Решить задачу, используя формулу Бернулли, формулы Муавра-Лапласа, Пуассона
- •5. Случайные величины
- •6. Законы распределения
- •7. Совместный закон распределения
- •8. Элементы математической статистики
- •Приложения
- •Значения функции Лапласа
- •Значения
- •Квантили распределения Пирсона,
- •Квантили распределения Стьюдента tp(k),
- •Библиографический список
§ 3. Действия над событиями
Пусть с испытанием связаны события А,В.
Определение 1.Суммой событийА,Вназывается третье событиеС, состоящее в наступлении хотя бы одного из событийА, В:
С=А+В.
Пример
1.Испытание: берут наугад точку
в областиD(рис 2).
Рассмотрим события:
А –попадание в областьd1;
В – попадание в областьd2;
С– попадание в заштрихованную область.
Тогда С=А+В.
Определение 2.Произведением двух событийА,Вназывается третье событиеС, состоящее в одновременном наступлении этих событий:С=А ·В.
Пример 2.Испытание:берут наугад точку в областиD(рис 2). Рассмотрим события:
А –попадание в областьd1;
В – попадание в областьd2;
С – попадание в общую часть областейd1иd2.
Тогда С=А ·В.
Определение 3. Событие В называется противоположным событию А, если оно состоит не в наступлении события А:
В=.
Пример
3.Испытание:берут наугад точку
в областиD(рис 3).
Событие А: попадание в областьd1;
Событие В: попадание в областьd2.
Тогда
В=.
Замечание.Укажем другие обозначения для введенных операций:
А+ВАилиВ;
А·ВАиВ;
неА.
Сумма событий – операция "или";
произведение событий – операция "и";
переход к противоположному событию – операция "не".
Из определения суммы и произведения событий вытекают следующие свойства введенных трех операций.
1) А+А=А; 8)А·=А;
2) А+=А; 9)А·В=В·А;
3) А+=; 10) (А·В) ·С=А· (В·С);
4) А+В=В+А; 11) (А+В) ·С=А ·С+В·С;
5)
(А+В) +С=А+ (В+С);
12);
6)
А·А=А; 13).
7) А·=;
Докажем свойства 12 и 13, остальные 1–11 очевидны.
Событие
А+В состоит в наступлении хотя
бы одного из событий:А,В,следовательно событиесостоит в ненаступлении ни одного из
событийА,В. Тот же смысл имеет
произведение
,
то есть
,
что и требовалось.
Событие
состоит в одновременном наступлении
событийА, В,следовательно событие
состоит в ненаступлении хотя бы одного
из событийАилиВ.Тот же смысл
имеет сумма
,
то есть
,
что и требовалось.
Множество элементов, удовлетворяющих указанным свойствам, называется алгеброй Буля. Алгебра Буля играет важную роль в математической логике, являющейся одной из теоретических основ ЭВМ.
В математической логике применяются следующие названия указанных операций: "или" – дизъюнкция; "и" – конъюнкция; "не" – отрицание.
§ 4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
Теорема 1.Пусть с испытанием связаны событияА,В. Справедлива формула:
Р(А+В) =Р(А) +Р(В) –Р(А·В). (5)
Вероятность суммы двух событий равна сумме вероятностей этих событий минус вероятность их произведения.
Доказательство.Проведем доказательство в рамках схемы геометрической вероятности.
Испытание:берут наугад точку в областиDравновозможным образом (рис. 4).
Событие А: попадание в областьd1;
Событие В: попадание в областьd2.
р(А+В) =Р(попадание в заштрихованную область) =
= |
благоприятная площадь |
= |
пл. d1 + пл.d2 –пл.d3 |
= | |||||
вся возможная площадь
|
площадь D | ||||||||
= |
пл.d1 |
+ |
пл.d2 |
– |
пл.d3 |
= Р(А) +Р(В) –Р(АВ), | |||
пл.D |
пл.D |
пл.D |
что и требовалось доказать.
Замечание 1.СобытияА,Вназываютсянесовместными,если они не могут произойти одновременно при данном испытании. Для несовместных событий справедлива формула
Р(А+В) =Р(А) +Р(В). (6)
Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий.
В самом деле, по теореме сложения имеем:
.
Замечание 2.Справедлива формула:
Р(А)
= 1 –Р().
Вероятность наступления события равна единице минус вероятность ненаступления события. В самом деле:
;
.
Откуда имеем:
,
,
следовательно,
Р(А)
+Р()
= 1, то естьР(А) = 1 –Р(
).
Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей
Пусть с испытанием связаны события А,В. ЗаписьР(В/А) означает: вероятность событияВпри условии, что событиеАнаступило.
Поясним на примере.
Испытание:берут наугад точку в областиDравновозможным образом.
Событие А: попадание в областьd1;
Событие В: попадание в областьd2.
Тогда, имеем (рис.5):
Р(В)= |
Р(В/А) = |
благоприятная площадь |
= |
пл. d3 |
|
вся возможная площадь
|
пл. d1 |
. |
Вероятность Р(В/А) называетсяусловной вероятностью.
Теорема 2.Справедлива формула
.
(7)
Вероятность произведения двух событий равна вероятности одного из них, умноженного на вероятность другого при условии, что первое наступило.
Доказательство.Доказательство проведем в рамках схемы геометрической вероятности (рис. 5).
.
Замечание.1.Будем говорить, что событие В не зависит от события А, если выполняется равенствоР(В/А) =Р(В), в этом случае
.
(8)
Вероятность произведения независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.
Доказать самостоятельно:
если событие Вне зависит от событияА, то событиеАне зависит отВ.
2.
.
Пример.В урне содержится 7 белых и 3 черных шара
(рис. 6).
Испытание:из урны берут наугад два шара равновозможным образом.
Найти вероятность того, что они:
а) оба белые (Р(бб) – ?);
б) оба черные (Р(чч) – ?);
в) одного цвета;
г) разного цвета.
Решение.
Iспособ. По определению вероятности (1) (гл.1§1) и по формуле (2) имеем:
а)
Р(бб);
б)
Р(чч).
IIспособ. По формулам (6) и (7) имеем:
а) Р(бб) = Р (1й белый и 2й белый) = Р(1й белый) ·Р (2й б/ 1й б) =
.
б) Р(чч) =Р (1йчерный и 2йчерный) =Р(1йч) ·Р(2йч/ 1йч) =
.
в) Р(одного цвета) =Р (1й б и 2й б или 1й ч и 2й ч) = Р(бб + чч) =
= Р(бб)
+Р(чч) ==
.
г) Iспособ.
Р(разного цвета) =Р (б·ч + ч·б) =Р(б·ч) +Р(ч·б) =
.
IIспособ.
Р(разного
цвета) = 1 –Р(одного цвета) = 1 –=
.